import random

import torch
from d2l import torch as d2l

#根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。我们使用线性模型参数w = [2, -3.4]、b = 4.2和
#噪声项E生成数据集及其标签：y = Xw + b + E
def synthetic_data(w, b, num_examples):
    """生成 y = Xw + b + 噪声。"""
    X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))
    print(f'x的形状：{X.shape}, x的数值：{X}')
    y = torch.matmul(X, w) + b
    y += torch.normal(0, 0.01, y.shape)
    print(f'y的形状：{y.shape}, x的数值：{y}')
    # 将张量 y 转换为一个二维张量，其中第二维的大小为 1，而第一维的大小由 -1 自动推断。这种操作通常用于将一维张量转换为列向量。
    return X, y.reshape(-1, 1)

true_w = torch.tensor([2, -3.4])
print(f'true_w：{true_w.shape}, len(true_w)：{len(true_w)}')
true_b = 4.2
features, labels = synthetic_data(true_w, true_b, 1000)

# print('features:', features[0], '\nlabel:', labels[0])
# d2l.set_figsize()
# d2l.plt.scatter(features[:, 1].detach().numpy(), labels.detach().numpy(), 1)
# d2l.plt.show()

#定义一个data_iter函数，该函数接收批量大小、特征矩阵和标签向量作为输入，生成大小为batch_size的小批量
def data_iter(batch_size, features, labels):
    # 返回张量的长度（无论是一维还是多维的都是返回第一个维度的大小）
    num_examples = len(features)
    # print(f'num_examples值为：{num_examples}')
    indices = list(range(num_examples))
    #这些样本是随机读取的，没有特定的顺序
    random.shuffle(indices)
    for i in range(0, num_examples, batch_size):
        batch_indices = torch.tensor(indices[i : min(i + batch_size, num_examples)])
        yield features[batch_indices], labels[batch_indices]

batch_size = 10

# for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):
#     print(X, '\n', y)
#     break

# 定义初始化模型参数
w = torch.normal(0, 0.01, size=(2, 1), requires_grad=True)
b = torch.zeros(1, requires_grad=True)

# 定义模型
def linreg(X, w, b):
    """线性回归模型。"""
    return torch.matmul(X, w) + b

# 定义损失函数
def squared_loss(y_hat, y):
    """均方损失"""
    return (y_hat - y.reshape(y_hat.shape)) ** 2 /2
#定义优化算法
def sgd(params, lr, batch_size):
    """小批量随机梯度下降"""
    with torch.no_grad():
        for param in params:
            param -= lr * param.grad / batch_size
            #手动将梯度设为零，这样下一次计算梯度的时候就不会和上一次相关了
            param.grad.zero_()


# 训练过程
lr = 0.03
num_epochs = 3
net = linreg
loss = squared_loss

for epoch in range(num_epochs):
    for X, y in data_iter(batch_size, features, labels):
        l = loss(net(X, w, b), y)#X和y的小批量损失
        #因为l形状是（batch_size， 1）而不是一个标量。l中的所有元素被加到
        #并以此计算关于[w, b]的梯度
        l.sum().backward()
        sgd([w, b], lr, batch_size)#使用参数的梯度更新
    with torch.no_grad():
        train_l = loss(net(features, w, b), labels)
        print(f'epoch {epoch + 1}, loss {train_l}')

# 比较真实参数和通过训练学到的参数来评估训练的成功程度
print(f'w的估计误差:{true_w - w.reshape(true_w.shape)}')
print(f'b的估计误差{true_b - b}')